David Kaiser
戴维·凯泽是麻省理工学院科学史格梅斯豪森讲席教授，物理学教授，是科学、技术与社会项目负责人。著有《嬉皮士救了物理学》（How The Hippies Saved Physics）及《美国物理学与冷战泡沫》（American Physics and the Cold War Bubble，即将出版）。
布罗克曼谈戴维·凯泽
戴维·凯泽是一名物理学家，他对物理学与政治和文化等学科的交叉非常感兴趣，为此，他写了大量文章。
在写这本书之前的第一次会议（在康涅狄格州华盛顿）上，他就自维纳时代即军事工业时代、冷战时代以来人们对“信息”看法的变化发表评论。那时，维纳把信息比喻成熵，因为信息不能被保存，也就是不能被垄断；因此，他认为，原子弹秘密及其他这种高度保密的事情不会一直都是秘密。今天，尽管（维纳可能已经预料到）或真或假的信息正满世界传播，但是经济世界的信息确实可以被储存，被商品化、货币化了。
戴维说，这种信息的商品化“并非全是好事，也不全是坏事”。我想，这取决于你买完袜子或游艇几分钟后浏览器上突然冒出的袜子广告或欧洲河流旅游广告是否让你感到厌烦。
更不用说信息的扩散了。戴维对与会的其他人抱怨说，在维纳时代，物理学家“有《物理评论》（Physical Review）就足矣。它就在我们面前，里面充满我们可以掌控的内容。而现在呢，每分钟都淹没在5万种开源期刊里”，内容五花八门。戴维说，这些事态的发展是维纳没有预料到的，他忍不住要问：“我们需要一套新的指导性隐喻吗？”
《梦游者》（Sleepwalkers）一书讲述了从远古时代到文艺复兴时期的科学思想史，在书中，作者阿瑟·凯斯特勒（Arthur Koestler）发现了一种张力，这种张力标志着我们对宇宙的想象里最巨大的飞跃。凯斯特勒认为，今天当我们在阅读哥白尼和开普勒的伟大作品时，我们惊叹于他们的现代洞察力，同时书中奇怪的陌生感也令我们深感震撼，这种陌生感根植于早期的魔法或神秘主义之中。
在诺伯特·维纳的经典著作《人有人的用处》中我也发现了同样的双重性，就像折纸的新旧两面。这本书于1950年首次出版，1954年再次发行修订版，在很多方面都充满先知灼见。维纳是麻省理工学院的大学问家，他早在大多数观察家之前就认识到，“我们只能通过对属于社会的信息和通信设施的研究来理解社会”。维纳认为反馈回路在社会变迁中将起到决定性作用。反馈回路是其控制论理论的核心特征。这些反馈回路不仅能使人彼此相连，还能使人与机器相连，更重要的是使机器与机器相连。
维纳窥探到了一个信息与媒介分离的世界。人，或者机器，可以跨越很远的距离传递图案，并在端点处用这些图案做成新的物品，而无须“将物质粒子从一端移动到另一端”，这在我们网络化3D打印机的世界中已经实现了。维纳还设想机器与机器之间的反馈回路将推动自动化的巨大进步，甚至对于以前依赖人类判断的任务也会起到推进作用。“这种机器在体力劳动和脑力劳动之间没有特别的偏爱。”他说。
尽管如此，《人有人的用处》一书中的许多中心论点似乎都更接近19世纪而非21世纪。尤其是，尽管维纳在整本书中都提到了克劳德·香农在信息理论方面的新著作，但他似乎并不完全接受香农关于信息的观点。香农认为信息是由不可简化的、没有意义的比特组成。自维纳时代以来，香农的理论促进了近年来“大数据”和“深度学习”领域的进步，这使得重新审视维纳的控制论所描绘的前景变得更加有趣。如果我们回过头来实现维纳关于“信息”的指导性愿景，那么明天的人工智能会有什么不同呢？
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当维纳撰写《人有人的用处》一书时，他对于与战争相关的研究经验很少，对于军事工业综合体中知识分子生活中的道德模糊性也不甚了解。就在这本书出版的几年前，他在《大西洋月刊》（Atlantic Monthly）上发表了一篇文章，表示他不会“再发表任何可能会被不负责任的军国主义者利用而造成损害的研究”。(34)对于新技术的变革力量他内心充满矛盾，既不想陷入无限的炒作，也不想沉溺于后来的权威人士的数字乌托邦主义。
他在《人有人的用处》一书中写道：“进步不仅为未来创造了新的可能性，也带来了新的限制。”他担心人为的限制、技术的限制，尤其是冷战的限制，会威胁到对控制论至关重要的信息的流动：“在参议员约瑟夫·麦卡锡及其追随者的推动下，对军事信息盲目、过度的分级”促使美国政治领导人正采取“历史上只有在文艺复兴时期的威尼斯才有的类似的神秘心态”。维纳和许多直言不讳的“曼哈顿计划”的退伍军人一样，认为战后美国政府对保密的痴迷，尤其是对核武器秘密的痴迷，源于对科学过程的误解。他写道，制造核武器的唯一真正秘密就是这种炸弹是否能够制造。一旦这个秘密被揭露出来，再加上广岛和长崎的原子弹轰炸，国家强加的任何保密措施也无法阻止其他人像曼哈顿计划研究人员所遵循的那样，通过一系列推理链解开谜底。正如维纳所写：“大脑中没有马其诺防线。”
为了说明这一点，维纳借用了香农关于信息论的新观点。1948年，在贝尔实验室工作的数学家兼工程师香农在《贝尔系统技术杂志》（Bell System Technical Journal）上发表了两篇长篇文章。1949年，数学家沃伦·韦弗向广大读者介绍了香农的观点，他解释说：“信息这个词……有一种特殊的含义，不能与它的常见用法混淆。特别是，不能把信息与意义混为一谈。”(35)韦弗继续说，语言学家和诗人可能关心交流的“语义”方面，但像香农这样的工程师不会这样。相反，“通信理论中‘信息’这个词不指你说了什么，而是指你能说什么”。在香农这个如今非常有名的表述中，符号串的信息内容由选择给定字符串的可能符号数量的对数给出。香农最重要的观点是，一段消息里的信息就像气体里的熵：它是系统无序性的度量。
当维纳撰写《人有人的用处》一书时他借用了这个观点。如果信息像熵，那么它就是不守恒的。19世纪的物理学家已经证明，一个物理系统的总能量必须始终恒定不变，从一个过程开始到结束一直保持完美的平衡。但熵不同，随着时间的流逝，熵将不可避免地增加，这是热力学第二定律。从这个明显的区别来看，能量是守恒的，而熵必须增长，随之而来的是巨大的宇宙级后果。时间必须向前发展，未来一定与过去不同。宇宙甚至可能正朝着“热寂”方向发展，在那个遥远的未来，能量总量均匀分散，达到最大熵的状态，宇宙之后就不会发生进一步的变化。
如果信息作为熵不能被保存，那么维纳得出结论，军事领导人试图“在静态图书馆和实验室中储存国家的科学知识”是愚蠢的。的确，“在有效信息水平不断提升的世界里，任何被仔细地记录在书籍和论文中，然后用保密标签放入我们的图书馆里的科学研究都不足以长期保护我们”。维纳认为，我们在保密、分类或信息保存方面所做的所有努力都会失败，就像在热力学第二定律面前所有鼓吹永动机的方案一定会词不达意一样。
同样地，维纳也对美国自由市场原教旨主义的“正统”提出批评。对大多数美国人来说，“信息问题将按照标准的美国标准来衡量，也就是说一件东西作为商品的价值在于它在公开市场上能带来什么”。的确，“在典型的美国世界，信息的命运是成为可以买卖的东西”，他认为，大多数人“无法想象一条信息不被任何人拥有”。维纳认为这种观点和猖獗的军事信息分类一样，都大错特错。他再次援引了香农的见解：由于“信息和熵是不守恒的”，它们“同样都不适合作为商品”。
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信息不守恒，这一观点到目前为止一切都好。但是维纳真的理解香农所称的“信息”吗？正如韦弗所强调的，香农之论点，其关键在于将口语化的“信息”的意义，即具有意义的信息，与抽象的、精简的概念，即符号串加以区分，这些符号选自浩大的杂乱无章的宇宙，以一定的概率排列起来。对于香农来说，“信息”可以被量化，因为它的基本单位比特是传递单位而非理解单位。
而且，维纳在《人有人的用处》一书中对“信息”加以描述时，一次又一次地倾向于该词的经典、人道的含义。“一条信息，”他写道（而不是一“比特”信息），“为了对社会的总信息做出贡献，必须说一些与社会先前存储的普通信息大不相同的话。”这就是为什么“男生不喜欢莎士比亚”，他总结道：吟游诗人的对句可能与随机比特流截然不同，但它们对于理性的大众来讲还是太过耳熟能详，而且它们也已经“融入当时的陈词滥调之中”。
至少莎士比亚所写的信息内容曾经是新鲜的。维纳担心，在战后繁荣时期，“巨大的人均通信量”，从报纸、电影到广播、电视和书籍等，会孕育平庸，最后使信息回归平庸。“我们越来越必须接受一种标准化的、无害的、无关紧要的产品，就像面包店的白面包一样，生产的目的不是为了食用价值，而只是因其易保存、好销售。”他恳求道，“当年轻人因渴望获得做了小说家后所具有的威望，却不是因为他有话要说而写出第一本小说，从那时起，愿上帝保佑我们！也愿上帝保佑我们，让我们远离那些虽正确、优雅，却毫无实体、精神而言的数学论文。”
维纳对“信息”的看法听起来更像是1869年的马修·阿诺德（Matthew Arnold）说的(36)，而不是1948年的克劳德·香农，这种看法充满“实体和精神”而不是“比特”。维纳很认可阿诺德对“内容生产者”的浪漫观点。“准确地说，艺术家、作家和科学家都应该被一种不可抗拒的创作冲动所感动，即使这些作品不会让他们得到任何报酬，他们也愿意为得到这种创作机会而付出。”为艺术而艺术，这是19世纪的呐喊：艺术家们应该为他们的作品而受苦，对有意义表达的追求应该永远胜过对金钱的追求。
对维纳来说，这是衡量“信息”的正确标准：实体、精神、抱负、表达。然而，为了反对把信息商品化，维纳又回到了香农的数学理论之中，把信息当作熵。
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现在回到我们的时代。事实证明，在很多方面，维纳都是正确的。他对于由机器与机器通信而驱动的网络反馈回路的愿景现在已经成为生活的常态。此外，从互联网时代最早的轰动开始，数字盗版颠覆了那种认为“信息”可以被储存下来的观点，这些“信息”以歌曲、电影、书籍或代码形式存在。在这里设置一个付费墙，所有内容将在此扩散出去，所有这些不能被保存的信息熵也都在此扩散出去。
但是，巨大的跨国公司，也就是一些世界上规模最大、利润最丰厚的公司，现在经常反驳维纳认为“信息”不能被储存或货币化的观点。具有讽刺意味的是，他们交易的“信息”却更接近香农的定义而非维纳的定义。
虽然谷歌图书可以帮助免费发行数十万部文学作品，但谷歌本身，和脸书、亚马逊、推特以及它们的许多模仿者一样，强行占用低级形式的“信息”，并利用它获取了非凡利润。这些公司通过专有的“深度学习”算法筛选出数以十亿计的香农类信息，将包括从看到的广告到我们在浏览网页时遇到的新闻故事（无论真假）等所有内容进行微目标定位。香农类信息指从几乎每一个接触过网络计算机的人那里收集来的看似毫无意义的点击、“喜欢”和转发。
早在20世纪50年代早期，维纳就曾建议研究人员研究与人类完全不同的蚂蚁的结构和局限性，以便有一天机器可能实现人类而不是昆虫所能达到的“几乎无限的智力扩展”。只有“在熵增加的最后阶段”，当“个体间的统计差异为零”时，机器才可能支配我们人类——这一概念给维纳以安慰。今天的数据挖掘算法反向利用了维纳的方法。这种算法利用我们的爬行动物脑而不是模仿我们的大脑皮层，从我们深夜翻看的博客、寻欢作乐的点击流中收集信息，通过精确地利用微小的、残存的“个体间的统计差异”制造大量利润。
可以肯定的是，最近在人工智能方面取得的一些成就令人赞叹。现在计算机创作出的视觉艺术品和音乐作品就像公认的大师作品一样给人强烈的震撼，它还能创造出维纳大加赞赏的那种“信息”。但迄今为止，对社会影响最大的却是收集、操纵香农式的信息，这种信息重塑了我们的购物习惯、政治参与、人际关系以及对隐私的期望等。
如果基本货币变成维纳所定义的“信息”，那么“深度学习”会演变成什么呢？如果像维纳早先所担忧的那样，出现猖獗的军国主义、失控的企业营利追求、保密的自我限制特征，以及人类表达退化为可互换的商品，此时维纳的道德信念再次被唤醒，那么这一领域会有怎样的转变呢？也许“深度学习”可能会变成对有意义信息的培养，而不是对有力却毫无意义的比特的无情追求。
Although machine making and machine thinking might appear to be unrelated trends, they lie in each other's futures.
虽然机器制造和机器思维可能看起来是毫不相关的两个趋势，但它们存在于彼此的未来。